SQLとNoSQLの使い分け

SQLとNoSQLの使い分け

本記事の背景と目的

• 要件にあったデータベースの技術選定をできるようにしたい
• それぞれ得意分野と不得意分野に焦点を当て、ユースケースを理解する

SQLデータベース（RDB）とは

SQL (Structured Query Language) データベースは構造化データを扱うリレーショナルデータベースで、厳格なスキーマ、ACID特性（原子性、一貫性、独立性、耐久性）を備え、データ整合性を保証する。複雑なデータ関係の管理に適している。

NoSQLとは

NoSQL ("Not only SQL") データベースは柔軟なスキーマ設計を特徴とし、大規模データや非構造化データの処理に適している。水平スケーリングが容易で高可用性を実現するが、強い一貫性よりもスケーラビリティと性能を重視。

DB設計について

ユースケース定義とデータモデリングが大事

• 明確なユースケース定義：それぞれのデータベースタイプの強みを活かせる具体的な業務シナリオを理解する
• データモデリング：データの性質に応じて適切なデータベースを選択（構造化データにはSQL、柔軟なデータモデルにはNoSQL）

SQL モデリング例: 小売業在庫管理システム

ユースケース：小売チェーンで複数店舗の在庫を管理し、在庫状況の正確な追跡、発注プロセスの自動化、販売データと在庫レベルの関連付けが必要。

データモデリング例：

Products テーブル:
- product_id (PK)
- name
- description
- category_id (FK)
- supplier_id (FK)
- unit_price
- minimum_stock_level

Inventory テーブル:
- inventory_id (PK)
- product_id (FK)
- store_id (FK) 
- quantity
- last_restock_date
- reorder_status

Stores テーブル:
- store_id (PK)
- store_name
- location
- manager_id

Suppliers テーブル:
- supplier_id (PK)
- supplier_name
- contact_info
- lead_time

Orders テーブル:
- order_id (PK)
- store_id (FK)
- supplier_id (FK)
- order_date
- expected_delivery
- status

OrderDetails テーブル:
- order_detail_id (PK)
- order_id (FK)
- product_id (FK)
- quantity
- unit_price

強みの活用：

• データ整合性: 在庫数量の正確性を保証（注文処理と在庫更新の原子性）
• リレーショナルクエリ: 「特定店舗の売れ筋商品」「仕入先別在庫状況」などの複雑な集計が容易
• トランザクション: 在庫減少と注文作成を単一トランザクションで処理
• 厳格なスキーマ: 製品データの一貫性を保証（必須フィールドの欠落防止）

NoSQL モデリング例: ソーシャルメディアプラットフォーム

ユースケース：ユーザーが多様なコンテンツ（テキスト、画像、動画）を投稿し、他ユーザーがリアクション（いいね、コメント、シェア）できるプラットフォーム。

データモデリング例（ドキュメントデータベース型）：

Users コレクション:
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  email: "[e-mail]",
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Posts コレクション:
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Comments コレクション:
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  replies: ["c790", "c791"]
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強みの活用：

• スキーマ柔軟性: ユーザープロフィール項目の追加や投稿タイプの拡張が容易
• スケーラビリティ: 数百万のユーザーと投稿に対応できる水平スケーリング
• 非構造化データ: 様々なメディアタイプ（テキスト、画像、動画）を単一ドキュメントで管理

SQLの使用例

• 銀行・金融システム：強力な一貫性と整合性を必要とするトランザクションシステムに最適
• 在庫管理：製品数の不一致を防ぐため厳格な構造が必要なシステムに適している

NoSQLのユースケース

• ソーシャルメディアプラットフォーム：固定スキーマなしで多様なユーザーインタラクションやコンテンツを処理可能
• リアルタイム分析：分散型の特性によりビッグデータへの高速アクセスが可能で、分析ダッシュボードなどに最適

ハイブリッドユースケース

• Eコマース：SQLでトランザクションデータ（注文、支払い）を処理し、NoSQLで製品レビューなどのテキストデータ、セッションデータを管理

まとめ

• データベース選択に万能は存在せず、アプリケーションの要件に基づいて決定すべき
• 一貫性と関係性が必要な場合はSQL：構造化ストレージ、ACID準拠、関連データに対する強力なクエリ機能を提供
• スケーラビリティと柔軟性が必要な場合はNoSQL：動的、大規模、非構造化データセットの処理に最適
• 両方必要な場合はハイブリッド：SQLとNoSQLを組み合わせ、それぞれの長所を活かす

SQLとNoSQLは競合ではなく補完関係にある。ハイブリッドにすることで、各データベースの弱点を最小限にしつつ、スケーラビリティと一貫性のバランスを実現できる。